بحثت كلية التربية للعلوم الصرفة في قسم علوم الحاسوب رسالة ماجستير عن التعلم العميق لتحسين منع وكشف هجمات الثقب الأسود في شبكات استشعار الوسائط المتعددة اللاسلكية) وتضمنت الرسالة التي قدمتها الباحثة (ذكاء علي كاظم) هذه الرسالة إلى تعزيز أمن شبكات الاستشعار اللاسلكية متعددة الوسائط (WMSNs) من خلال تقديم إطار عمل هجين متكامل. يجمع هذا الإطار بين تقنيات كشف الشذوذ المعتمدة على التعلم العميق وآلية استرجاع البيانات وتوجيهها القائمة على السمعة (R-DRAFT) لتحسين كفاءة الشبكة وأمانها. يعد هذا الإطار مهمًا لتطبيقات الوسائط المتعددة في البيئات الديناميكية حيث تكون أمان الشبكة أمرًا بالغ الأهمية. واستنتجت الرسالة أداءً متفوقًا للنظام المقترح من حيث نسبة تسليم الحزم، وتقليل فقدان البيانات، وزمن التأخير من طرف إلى طرف، وزيادة معدل الإرسال. حققت هذه التحسينات من خلال استخدام نموذج SA-DCBiGNet المعتمد على آلية الانتباه المزدوج للكشف الدقيق عن العقد الخبيثة، وإدارة الثقة عبر جدول سمعة ديناميكي. يقدم هذا الإطار حلاً قابلاً للتوسع وآمنًا لنقل بيانات الوسائط المتعددة في شبكات WMSNs، مما يجعله مناسبًا لتطبيقات الوسائط المتعددة في البيئات الديناميكية.